于機器視覺技術對板材表面缺陷檢測進行研究,設計了在線檢測的硬件系統(tǒng)和軟件處理流程,介紹了圖像預處理、圖像分割和目標提取等處理方法并對缺陷圖像進行相應處理。利用C 軟件對板材缺陷在線檢測進行人機交互界面設計和在線調(diào)試及在線檢測。實驗結(jié)果表明,本檢測方法可行,誤檢率低,可很好地應用于木材自動化生產(chǎn)過程的在線檢測。


低功耗，SOC方式。云 端的方式，通過端完成關鍵的機器視覺功能，把處理結(jié)果傳回云，利用云端做分析判斷。這種方式優(yōu)勢是減少網(wǎng)絡帶寬，把視頻處理運算由中心分散到前端，這個筆者一定是未來的一個重要趨勢。因此，作為端的CV芯片必須是低功耗并且?guī)в幸欢ǖ腃PU功能，需要做到單顆電池續(xù)航能力持久，并且具備一定的數(shù)據(jù)通信、任務調(diào)度功能。在不久的將來，機器眼時代將全來臨。


基于機器視覺的易拉罐質(zhì)量檢測系統(tǒng)使用機器視覺LED光源：圓頂式無影光，三環(huán)式無影光，低角度環(huán)形光，同軸光，有效地解決了打光的難題。通過對復合式光源的組合控制，能獲得輪廓清晰、色彩對比鮮明的瓶蓋圖像，并能迅速地與設定值比較，找出具有邊緣凹陷、表面劃傷、拉環(huán)變形、密封膠破損、印刷字符、圖案不清晰的不良產(chǎn)品，并立即剔出生產(chǎn)線。